背景介绍：
此次参加来自阿里巴巴1688UED部门（内贸B2B&新零售事业群）的交互设计专家的工作坊，讲述了营销设计类产品在设计阶段分析问题的一些思维模式和实践案例。比较感兴趣的是其中介绍到的大数据思维模式，下面会详细分享一下具体内容。
工作坊开场照例吐吐槽，设计师不是画图工具啦，来自业务需求套路都一样，设计师都玩腻了，有时候想提创新方案增加话语权不知道该怎么做等等，老师也是蛮耿直的哈哈。怎么解决呢？其实思路都差不多，最开始不要把自己的格局定的太小，认为我只是做设计的，只要把控好页面的细节，做到好看，好用，手脚麻利就够了，在设计之外多考虑业务，考虑整个产品线等等。第一层站在产品的角度，这个产品好用吗？第二层站在业务的角度，产品是否符合业务的需求？第三层站在产品线（全站）角度，这个业务是否又独特价值，是否和其他业务有重合，甚至可以考虑的更大，站在行业的角度看产品的价值。不只懂设计，而且懂得运用设计思维。
B端电商营销设计相关知识点：
关于To B电商
总体来看三个和C端产品明显不同的地方：
1. 链路长，范围大，业务复杂
2. 用户角色多样
3. 商业目标驱动，既是买家也是卖家
拓展阅读：《B端用户和C端用户的十大差异》http://www.aliued.cn/2017/05/04/%E4%BB%8E%E4%B9%B0%E5%AE%B6%E5%B7%AE%E5%BC%82%E7%9C%8Bb%E7%B1%BBc%E7%B1%BB%E7%94%B5%E5%95%86%E4%BD%93%E9%AA%8C%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%88%9B%E6%96%B0.html#nav
关于营销设计
1. 主要包括互联网产品的营销活动设计，如我们日常中接触到的各种大促活动，618大促，双11，12；
2.另外就是一些强营销业务类的产品，例如聚划算、唯品会、1688伙拼。
营销设计为了什么？价值在哪里？怎么样去衡量效果？
1. 抽象层面：营销设计是为了宣传产品，扩展渠道，发展客户，最高目标是使产品变为价值导向（星巴克，无印良品）
2. 具象层面：优化各种指标：流量／转化率／点击率／曝光量／跳失率／客单价：（顾客平均购买金额）／口碑／成本等等
下图是老师根据实际案例总结的一些提升营销效果的关键点，本意是可以按照这些不同方向的指标一层层的细化拆解。比如如果这次营销活动的重点是提高转化率，那么就可以看看如何缩短用户的决策成本，提高下单的效率，简化下单流程，提高页面商品的可信度等等；如果营销活动的重点是提高点击率，那么就可以看看是不是可以在视觉、动效等方面提高导购的吸引力。
关于UX Think Flow — 五导家
是什么：通过五个步骤推导最终设计方案的思考方法
目的：让设计有理有据（明确业务需求和用户需求，建立设计目标并设定衡量指标）
这是阿里交互设计师提出的一套设计思考的方法论，类似densign thinking。这个方法论里更突出了业务以及数据指标的因素，个人觉得可能是互联网B端业务的特质导致：
1. B端业务复杂，用户多元，在不同的业务场景即使是同样的需求，其中的侧重点也多少有差异。例如同样是采购，一个企业原材料采购人员在采购零配件时可能更关心的是原材料品质如何，是否放心，所以可能会在老的合作渠道里挑选口碑最好的固定合作；而一个服装小店主在采购成品服装可能更注重的是服装本身，是否会流行畅销，所以可能会同时在不同的渠道去采购尖货，他们需求的侧重点是截然不同。所以第一步理解业务的特点是必要的
2. 互联网产品非常看重指标，当用户量大的时候，通过数据指标可以准确快速的判断用户的喜好，以此来发现问题改进产品。因此在设计之初就根据不同的设计目标建立就建立对应的评判标准体系，一是可以很好的量化设计的价值，二是可以直观的看到最终效果和目标之间的差距，为后续优化提供思路。
拓展阅读：http://www.zcool.com.cn/article/ZMzgxMDcy.html
如何用大数据思维方式分析问题？
大多数情况下我们在做拿到问题的时候，一般有这几种思路：
1. 比较／竞品分析模式：看看同类问题是怎么做的
2. 第一性原理：找本质，例如那个想买钻孔机的人只是因为想把一幅画挂在墙上
而针对互联网这类有大量用户数据存在的平台，还有一种分析问题的方式就是通过分析数据来发现问题
3. 大数据思维模式：通过数据分析是谁，干了什么，效果怎么样（用数据指标衡量）
理论上的应用流程是可以通过大数据找到一些特别突出的点，得到一些宏观的群体性数据，然后可以针对这些用户群做抽样定性的用户调研，得出本质原因，看看是否有新的突破口。例如如果一个买女性用品的网站上，男士用户占40%，那么就有意思了，为什么有这么多男性用户会来呢，抽样调研可能是他们想要送礼物给女性朋友，那么在后面设计的时候就可以想想是不是可以加入推荐，导购等功能呢？
拓展阅读：五度模型
